ASELSAN'IN BÜYÜME VE KARLILIĞINA İLİŞKİN BOX-JENKİNS YÖNTEMİ İLE BİR ÖNGÖRÜ ÇALIŞMASI

Yapılan bu çalışmada, savunma sanayi sektörünün en başarılı firmalarından biri olan ASELSAN’nın bazı ekonomik verilerini (özsermaye kârlılığı- aktif kârlılık- özsermaye büyüme ve aktif büyüme) kullanarak uygun modeller kurmak, kurulan bu modellerle de gelecek dönemler için öngörülerde bulunmak amaçlanmıştır. Adı geçen firmadan elde edilen veriler, Box-Jenkins yöntemi yardımı ile analiz edilmiş ve öngörüler yapılmıştır. İlgili firmanın 1996-2018 yıllarını kapsayan 3’er aylık ekonomik verileri kullanılarak gerekli analizler yapılmış, uygun Box-Jenkins modelleri elde edilmiş ve bu modeller yardımıyla da 2019-2020 yıllarına ait 3’er aylık 8 dönem için öngörüler yapılmıştır. Yapılan öngörülere göre, gelecek dönemlerde ASELSAN’ın özsermaye karlılığı değerlerinin önce azalma, daha sonra çok hafif yükselme eğilimi göstereceği, aktif karlılık değerlerinin ise azalma eğilimi içerisinde olacağı anlaşılmaktadır. Yine özsermaye büyüme değerlerinin önce hafif bir dalgalanma gösterip daha sonra azalma eğiliminde olacağı, aktif büyüme değerlerinin ise önce hafif bir yükselme gösterip daha sonra azalarak ortalama civarında seyretme eğiliminde olacağı tespit edilmiştir.

A Study on ASELSAN’s Growth and Profitability Forecasting Using the Box-Jenkins Method

In this study, it has been aimed to establish appropriate models by using some economic data of ASELSAN, one of the most successful companies of the defense industry sector (equity profitability - active profitability, equity growth and active growth), and to make predictions for future periods with these models. The data obtained from the company were analyzed with the help of the Box-Jenkins method and predictions were made. Necessary analyzes were carried out using the quarterly economic data of the related firm covering 1996-2018. In the next step, appropriate Box-Jenkins models were obtained and, predictions were made for 8 periods of 3 months for 2019-2020 with the help of these models. According to the forecasts made, it is understood that ASELSAN's return on equity profitability will tend to decrease slightly and then increase slightly in the future, and asset profitability values will tend to decrease. It was also determined that equity growth values will show a slight fluctuation and then tend to decrease, while active growth values will show a slight increase and then decrease and tend to be around the average.

___

  • Akgüç, Ö. (2013). Finansal Yönetim. Avcıol Basım Yayın, İstanbul.
  • Akıncı, M. (2008). “Zaman Serilerinde Durağanlık Analizi ve İhracatın GSMH İçindeki Payı Üzerine Bir Uygulama”, Yayımlanmamış Yüksek Lisans Tezi, Kafkas Üniversitesi, SBE, Kars.
  • Altın, A. (2007). “Dodurga Barajına Giren Su Miktarının Box-Jenkins Tekniği İle Modellenmesi”. Eskişehir Osmangazi Üniversitesi Mühendislik ve Mimarlık Fakültesi Dergisi, 20(1), s. 81-100.
  • Aselsan, (2019). 27 Ekim 2019, Hakkımızda, http://www.aselsan.com.tr/tr-tr/hakkimizda/sirket-profili/Sayfalar/Default.aspx.
  • Biçen, C. (2006). “Box-Jenkins Zaman Serisi Analiz Yöntemi İle İleri Beslemeli Yapay Sinir Ağları Tahminlerinin Karşılaştırılması”, Yayımlanmamış Yüksek Lisans Tezi, Hacettepe Üniversitesi, Sağlık BE, Ankara.
  • Çağıl, G. (2017). “Mevsimlik Olmayan Box-Jenkins Modellerinde İki Aşamalı Yapay Sinir Ağlarının Kullanılması”. Akademik Platform-Mühendislik ve Fen Bilimleri Dergisi, 5(3), s. 123-130.
  • Çelik, T. (2017). “Sigorta Şirketlerinde Finansal Analiz ve Bir Uygulama”, Yayımlanmamış Yüksek Lisans Tezi, Marmara Üniversitesi, SBE, İstanbul.
  • Çevik, O. (1999). “Zaman Serileri Analizinde Box-Jenkins Yöntemi Ve Turizm Verileri Üzerine Bir Uygulama”, Yayımlanmamış Doktora Tezi, Kırıkkale Üniversitesi, SBE, Kırıkkale.
  • Duru, Ö. (2007). “Zaman Serileri Analizinde ARIMA Modelleri ve Bir Uygulama”, Yayımlanmamış Yüksek Lisans Tezi, İstanbul Üniversitesi, SBE, İstanbul.
  • Ekmekçi, H. (2016). “Türkiye’deki Doğalgaz Kullanımının ARIMA Metodu İle İstatistiksel Analizi”, Yayımlanmamış Yüksek Lisans Tezi, Karabük Üniversitesi, Fen BE, Karabük.
  • Emmanouilidis, Kyriakos, ve Christos, Karpetis. (2018). The Defense–Growth Nexus: A Review of Time Series Methods and Empirical Results. Defence and Peace Economics: 1–18.
  • Erdoğan, E. (2006). “Zaman Serilerinde ARIMA Modelleri”, Yayımlanmamış Yüksek Lisans Tezi, Muğla Üniversitesi, Fen BE, Muğla.
  • Ergüler, K. (2017). “Finansal Risk Yönetimi ve Finansal Analiz İETT İşletmeleri Genel Müdürlüğüne Yönelik Bir Uygulama”, Yayımlanmamış Yüksek Lisans Tezi, İstanbul Arel Üniversitesi, SBE, İstanbul.
  • Gözcü, O. (2009). “Türkiye’de Hava Ulaşım Talebinin ARIMA Modelleri İle Tahminlenmesi”, Yayımlanmamış Yüksek Lisans Tezi, Atatürk Üniversitesi, Fen BE, Erzurum. Okka, O. (2010). İşletme Finansmanı. Nobel Yayın Dağıtım, Ankara.
  • Öncel Çekim, H. (2018). “Examination Of İndustry Production İndex İn Turkey With Time Series Method”. Balıkkesir Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Dergisi, 20(5), s. 30-38.
  • Özer, O. ve İlkdoğan, U. (2013). “Box-Jenkins Modeli Yardımıyla Dünya Pamuk Fiyatının Tahmini”. Tekirdağ Ziraat Fakültesi Dergisi, 10(2), s. 13-20.
  • Sevüktekin, M. ve Nargeleçekenler, M. (2007). Ekonometrik Zaman Serileri Analizi Eviews Uygulamalı. Nobel Yayın Dağıtım, Ankara.
  • Şen, H. ve Polat, H. (2013). “Yıllık Küresel Sıcaklık Anomalilerinin Zaman Serileri Analizi İle İncelenmesi ve Öngörülmesi”. Dumlupınar Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Dergisi, 30, s. 1-16.
  • Şenesen, Ü. ve Günlük Şenesen, G. (2012). Temel Ekonometri. Literatür Yayınları, İstanbul.
  • Torun, N. (2015). “Birim Kök Testlerinin Performanslarının Karşılaştırılması”, Yayımlanmamış Yüksek Lisans Tezi, İstanbul Üniversitesi, SBE, İstanbul.
  • Tural, İ. (2018). “Bist GYO (XGMYO) Endeksinde Faaliyet Gösteren İşletmelerin Finansal Analizleri ve Risk Değerlendirmeleri”, Yayımlanmamış Yüksek Lisans Tezi, İstanbul Aydın Üniversitesi, SBE, İstanbul.